基于光学自准直的航空相机自动调焦系统

分析了摄影环境的大气压力和温度的变化对航空相机离焦的影响,介绍了基于光学自准直的自动调焦系统的硬件电路原理和软件流程设计.基于光学自准直的检焦技术,选用两种图像清晰度评价函数,运用爬山搜索法采用变步长进行检焦控制,不仅有效地节省了检焦时图像处理的时间,而且提高了检焦的精度.通过引入高度和摄影角度数据,进行离焦量计算,通...     

基于图像处理的微装配自动调焦系统

介绍了一个基于图像处理的自动调焦系统,该系统由光学显微镜、CCD、力矩电机和齿轮传动机构等组成。调焦系统中采用粗/精结合的调焦方法,即首先采用基于Krisch边缘检测算子的清晰度评价函数对被测物体进行粗调焦,并在计算机上采集了包含目标的大致轮廓和边缘的显微图像;然后针对全景图像上的某个目标区域采用基于高频分量的清晰度评价函数进行精调焦,使得显微图像显示出更多的纹理细节。实验中清晰度评价函数算法均采用Windows下的Visual C++实现。实验结果表明,该自动调焦的系统精度可达±4.8 μm,基本上满足了微装配任务的调焦精度要求。     

离焦模糊图像清晰度评价函数的研究

离焦模糊图像清晰度评价函数是采用数字图像处理技术实现显微镜自动调焦的一个关键,也是图像恢复中评价图像质量的一个重要判据.本文首次提出了用图像灰度梯度向量模方和、Roberts梯度和与拉普拉斯(8邻域微分)算子和作为由于离焦产生的模糊图像的评价函数.文中分别建立了上述几种评价函数的数学模型,给出了实验结果和分析.与以往的图像灰度熵和图像灰度方差评价函数相比,本文给出的评价函数无偏性好、单峰性强,在焦平面附近具有变化趋势明显和灵敏度高的特点.     

结合跟星系统成像特征的自动调焦系统设计

对于恒星光斑成像，传统的梯度评价算法在重度离焦情况下梯度细节薄弱，难以识别正确的调焦方向。为了实现跟星系统对恒星的快速成像和可靠跟踪，建立了针对恒星成像特征进行评价的自动调焦系统，对系统的聚焦评价算法、自动调焦结构以及自动控制系统进行研究。通过跟星系统成像的灰度分布情况分析光斑图像梯度特征在正焦和离焦时的区别。根据恒星光斑成像灰度级差异变化的特点，将背景值纳入评价贡献，在传统的梯度评价函数中加入光斑信号灰度差异贡献。设计适用改进算法的调焦硬件结构和系统结构，利用步进电机和调焦底座组成调焦组件，通过计算控制单元驱动调焦组件实现自动调焦系统。利用搭载调焦系统的跟星装置进行实验和分析。实验结果表明：自动调焦装置能够在跟星系统中稳定地进行调焦工作，且改进算法相对于传统梯度算法有着更好的调焦方向性，在保持传统梯度算法67%灵敏度的同时，将局部极值点减小为0。改进算法不受梯度细节薄弱影响，能够在不同离焦程度下保持较好的调焦方向性和正焦灵敏性，跟星系统在搭载自动调焦装置后能够快速搜索合适焦距并进行大气光学特性测量。     

基于图像处理的显微镜自动调焦方法研究

自动调焦技术是提高显微镜测量精度的重要手段,本文介绍了采用图像处理法实现显微镜自动调焦的方法。对图像处理法实现显微镜自动调焦中的两个关键技术进行了详细的讨论：其一是图像清晰度评价函数的选取,文中采用绝对方差函数和修正平方梯度函数分别作为粗精调焦评价函数;另外还针对提高图像信息质量的方法进行了探讨,采用线性拟合与同态滤波方法进行图像处理,为离焦判断提供高质量的图像信号。实验表明,该方法调焦精度达±０．３μｍ 。     

基于多方向扩展Sobel加权算法的合作目标检焦方法研究

在高空及邻近空间环境中，温度、压力等环境的急剧变化会导致航空光学载荷的光学系统出现离焦现象。为此，对图像背景亮度均衡算法和基于边缘检测图像清晰度评价自动检焦方法进行了研究，针对静态合作目标的检焦图像背景亮度不均衡的问题，提出了动态分块均衡背景亮度算法，设计了一种基于多方向扩展Sobel加权算法的合作目标检焦方法，所提的背景亮度均衡算法能够在保留细节的同时均衡图像背景亮度，设计的检焦方法能够有效检出图像更多边缘细节。为了验证该方法的检焦性能，使用可见光探测器对合作目标成像，模拟光学载荷的检焦过程获取过程图像，实验证明的了该方法消除了背景亮度变化对检焦结果的影响,较传统图像检焦算法具备更高的灵敏度，检焦精度提升了5%。     

模糊图像边缘精确定位的滤波算法

图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。实际应用中,光学系统离焦和图像传感器噪声源引起图像模糊,导致边缘自动定位算法无法精确确定边缘点。从边缘检测理论出发,根据噪声及图像模糊模型,提出了基于空间域和频域的滤波方法对模糊边缘图像去噪,从而消除模糊图像对于边缘定位的影响。实验表明,各种滤波方法对于边缘点的自动提取都具有一定的效果,离焦模糊和噪声可以得到有效抑制,尤其是频域低通滤波器能够精确地提取出模糊边缘位置。     

基于图像梯度差值算法的自动快速调焦

为了提高自动调焦技术的测量精度,采用图像梯度差值算法。首先建立调焦窗口,高斯型非均匀采样函数使远离中心区域的分辨率降低,接着增设阈值改进黄金分割的调焦搜索,最后在梯度差值中对图像的一个像素以及其周围的八相邻像素进行考虑。构造像素的最大灰度梯度和最小灰度梯度,孤立噪声点减弱评价函数的影响,使图像边缘点近似等于最大像素灰度梯度值的平方。实验仿真显示系统自动调焦精度达±0.1μm,满足测量系统对精度、稳定性和实时性上的要求。     

基于动态因子自适应搜索算法的自动调焦研究

为提高自动调焦的性能,采取动态因子自适应搜索算法。首先,建立分辨率逐步递减的调焦窗口,以减少非聚焦区域对调焦评价函数计算的影响;其次,通过动态调焦因子方法修正目标变化对清晰度评价函数的影响;最后,通过适应变步长爬山算法结合清晰度评价函数搜索聚焦点,提高搜索速度和调焦精度。试验仿真显示,本文提出的算法获得的图像清晰,其性能受噪声影响小,可满足自动调焦中对稳定性、实时性和清晰度的要求。     

图像调焦过程的清晰度评价函数研究

自动调焦是一类建立在搜索算法上的调焦方法,它通过计算机编程对不同对焦位置所成像的清晰度进行评价,利用正确对焦时图像最清晰这个特征找到正确的对焦位置。判断图像对焦与否是通过图像清晰度对焦评价函数/调焦状态评价函数(调焦判定函数)来衡量的。利用每一个调焦判定函数对包含了一组模糊和清晰图像的序列图像进行处理,可以得到对应于相应判定函数的调焦曲线,利用曲线可以非常直观地分析判定函数的性能。结果表明,灰度梯度函数具有比较稳定的调焦特性。     

Segmentation of intestinal gland images with iterative region growing

A region growing algorithm for segmentation of human intestinal gland images is presented. The initial seeding regions are identified based on the large vacant regions (lumen) inside the intestinal glands by fitting with a very large moving window. The seeding regions are then expanded by repetitive application of a morphological dilate operation with a much smaller round window structure set. False gland regions (nongland regions initially misclassified as gland regions) are removed based on either their excessive ages of active growth or inadequate thickness of dams formed by the strings of goblet cell nuclei sitting immediately outside the grown regions. The goblet cell nuclei are then identified and retained in the image. The gland contours are detected by applying a large moving round window fitting to the enormous empty exterior of the goblet cell nucleus chains in the image. The assumptions based on real intestinal gland images include the closed chain structured goblet cell nuclei that sit side-by-side with only small gaps between the neighbouring nuclei and that the lumens enclosed by the goblet cell nucleus chains are most vacant with only occasional run-away nuclei. The method performs well for most normal and abnormal intestinal gland images although it is less applicable to cancer cases. The experimental results show that the segmentations of the real microscopic intestinal gland images are satisfactorily accurate based on the visual evaluations.     

基于时变图像序列的脉搏信息提取

为获取全面客观的脉诊信息,本文提出一种全新的脉搏信息检测方法-脉搏触觉图像化法。本系统模拟中医脉诊实际,采用软性薄膜加压探头,由单一CCD摄像头采集得到脉搏动态时变图像序列。在算法实现上,从图像整体灰度变化入手,应用图像相关性和图像灰度重心变化分别提取脉搏波形图,并利用图像重心法分析得出不同人在不同取脉压力下的部分脉搏特征。研究结果表明,基于时变图像序列的方法能够有效提取脉搏波的幅度、形态和脉搏频率、节律等信息,为脉搏信息的检测和表征提供了新的手段和方法。     

探讨机电产品形象和品牌形象的统一性塑造

从产品形象设计的角度出发,探讨机电产品形象与品牌形象的有机整合,通过对产品形象和品牌形象的理论分析,找出产品形象与品牌形象的关系,并根据产品形象的一些特点与表现,以及运用相应的产品形象设计方法、手段,达到品牌形象与产品形象统一的目的。     

改进二值化算法在铁路路况图像处理中的应用

针对铁路路况识别系统实时性要求高,图像受太阳光照射、阴影遮挡等外界条件影响大的特点,结合了两种对CTSU法的改进,提出了一种新的改进算法。改进二值化算法首先利用快速二值化算法找到一个初始的阈值,然后利用类内方差和图像灰像素的变化率的关系来判断是否对图像进行继续分割,直到找到最佳阈值为止。此法可在提高算法的适应性的同时使计算速度得到改善,实验结果表明这一算法效果良好。     

区域逻辑运算实现复杂形状目标区域孔径填充

本文研究了图像的区域编码和区域逻辑运算，并利用此运算在保持目标轮廓不变的情况下实现了目标区域孔径的填充。研究结果表明，该算法可以广泛应用于复杂轮廓目标区域的填充和图像检测。     

显微细胞的图像分析技术

目前图像处理技术在细胞定量分析研究工作中起着重要作用，随着计算机技术的快速发展，图像处理技术也有了很大的进步，专门用于显微细胞病理判断的图像处理技术也得到很大提高。介绍了显微细胞图像分析系统的研究现状、基本结构和基本方法，并对今后的发展与应用作出了展望。     

图像处理技术在特殊目标识别中的应用

探索了图像增强、图像分割、图像识别的实用方法，经多级图像处理，提高了对比度，锐化了目标边缘，使目标轮廓更加清晰，从而把重点识别目标从背号中有效分割出来，然后对处理后的图像进行目标真伪识别，并用Matlab程序予以实现，改善了机器视觉系统在目标识别方面的应用效果。     

卫星解码数字图像块效应计算机后处理方法

分块余弦变换(BDCT)已经被广泛应用于国际图像压缩标准并取得了良好的效果。然而,在有损图像处理中都存在着块效应问题。为了消除卫星数字图像块效应,这里结合卫星图像的特点,在文献^［4］的DCT后处理方法基础上进行改进,提出一种改进的解码图像块效应后处理方法。此方法不仅可以减少卫星图像块效应和提高图像质量,而且减少了DCT块效应后处理时间,提高了解码图像后处理效率。具有广泛的应用性。     

基于联合标定的图像分割

针对普适环境下人体区域的提取问题,提出一种基于彩色摄像头和深度摄像头联合标定的图像分割方法。首先根据深度摄像头采集的深度信息易处理和受外界环境影响小的优点,利用大律法从深度图像中快速提取出人体区域;然后建立世界坐标系中彩色图像坐标系和深度图像坐标系的对应关系,实现彩色信息和深度信息的相对位置映射;最后根据分割的深度图像及其在彩色图像中的映射,在彩色图像中完成人体区域分割。通过在复杂背景和不同光照条件下的图像分割实验,验证了本方法具有良好的精度和鲁棒性。